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652b0fbba6
18
README.md
18
README.md
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@ -20,23 +20,29 @@ PyHubWeekly是一个精选Github上优质Python小工具的项目，宗旨，
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# 2020年
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### 十月
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⭐️[第28期：数据分析终于迎来神器](./docs/28-pyhubweekly.md)
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⭐️[第27期：一款更为强大的Python包管理工具](./docs/27-pyhubweekly.md)
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### 九月
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⭐️[第26期](./docs/26-pyhubweekly.md)
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⭐️[第26期：Python调度与自动化](./docs/26-pyhubweekly.md)
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⭐️[第25期](./docs/25-pyhubweekly.md)
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⭐️[第25期：功能强大的Python GUI框架](./docs/25-pyhubweekly.md)
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### 八月
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⭐️[第24期](./docs/24-pyhubweekly.md)
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⭐️[第24期：数据解析和验证](./docs/24-pyhubweekly.md)
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⭐️[第23期](./docs/23-pyhubweekly.md)
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⭐️[第23期：一款强大的Python打包、分发工具](./docs/23-pyhubweekly.md)
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## 六月
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⭐️[第22期](./docs/22-pyhubweekly.md)
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⭐️[第22期：快速创建漂亮文档](./docs/22-pyhubweekly.md)
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⭐️[第21期](./docs/21-pyhubweekly.md)
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⭐️[第21期：一款美化终端富文本内容的命令行工具](./docs/21-pyhubweekly.md)
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## 五月
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@ -42,7 +42,7 @@ from txtai.embeddings import Embeddings
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下面，就演示如何用Embeddings搜索相似概念：
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```
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```Python
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import numpy as np
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sections = ["US tops 5 million confirmed virus cases",
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@ -0,0 +1,135 @@
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## 前言
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PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。
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我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以**搜索Github项目**[PyHubWeekly](Jackpopc/PyHubWeekly)，如果喜欢，麻烦给个Star支持一下吧。此外，**欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目**~
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本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：
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- **pyinspect**
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- **jazzit**
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- **mach-nix**
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- **Papis**
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下面分别来介绍一下上述5个GitHub项目。
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### pyinspect
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在大一些的项目开发过程中，会写很多实现不同功能的函数，久而久之，很多函数的名称都记不太清。
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pyinspect[1]可以给你提供强有力的帮助！
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你不仅可以在Python代码中像调用函数一样使用它，也可以在命令行下像命令行工具那样使用pyinspect。
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pyinspect允许根据函数和类方法的名称搜索它们，并打印出一个清晰的列表，其中包含满足搜索条件的所有函数。你还可以使用pyinspect在终端中直接打印函数的代码，这样就可以在不打开任何文件的情况下提示它所做的工作。
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### jazzit
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如果你的代码在支撑过程中报错了，你该怎么能够感知到这个错误？
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当我们执行一个运行时间较长的工程时，不可能一直盯着屏幕，直到它运行完成。
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但是，如果这期间它出现了错误，我们却没有感知，这样势必会浪费掉大量时间。
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jazzit[2]可以你的代码再运行/出错时播放对应的声音，以此来给你对应的提醒。
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**安装**
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```
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$ pip install jazzit
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```
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**示例**
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```Python
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from jazzit import error_track
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@error_track("curb_your_enthusiasm.mp3", wait=7)
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def run():
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for num in reversed(range(10)):
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print(10/num)
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if __name__ == "__main__":
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run()
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```
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这样，你就可以对你的代码运行情况有更加直观的感知！
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### mach-nix
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目前Python包/环境管理工具可以说是有非常多的选择，`pip`、`pipenv`、`conda`等。
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但是，现有的Python软件包管理工具都无法实现可复用性，而且需要额外的虚拟化层。
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而mach-nix旨在通过提供一种简单的使用Nix的方式来解决这些问题。
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Nix是一款操作系统包管理工具，和RPM、APT一样。
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通过与Nix的结合，mach-nix使得创建和共享Python环境变得更加容易，大大提升了它的可复用性和可移植性。
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**安装**
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可以通过pip进行安装：
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```
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$ pip install git+git://github.com/DavHau/mach-nix@3.0.1
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```
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也可以通过nix进行安装：
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```
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$ nix-env -if https://github.com/DavHau/mach-nix/tarball/3.0.1 -A mach-nix
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```
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下面，来看一下用mach-nix通过requirements.txt创建Python环境的示例：
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```
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$ mach-nix env ./env -r requirements.txt
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```
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### Papis
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Papis是一个功能强大且高度可扩展的基于命令行的文档和书目管理工具。
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它可以从Dropbox、rsync、OwnCloud、GoogleDrive等主流网盘进行文档同步。也支持与其他同事进行共享文档，便于团队协作。
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Papis还支持文档导出，可以导出bibtex、yaml等格式。
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在兼容方面，Papis做的也很好。它可以使用`papis-zotero`和Zotero这款强大且开源的文献管理工具进行结合使用。
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**示例**
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首先，安装papis：
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```shell
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$ pip install papis
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```
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其次，下载2份示例PDF文档：
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```
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$ wget http://www.gnu.org/s/libc/manual/pdf/libc.pdf
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$ wget http://www.ams.org/notices/201304/rnoti-p434.pdf
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```
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然后，把这2份文档加入到库中，方便管理：
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```shell
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$ papis add libc.pdf --set author "Sandra Loosemore" --set title "GNU C reference manual" --set year 2018 --set tags programming --confirm
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# Get paper information automatically via de DOI
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$ papis add --from doi 10.1090/noti963 --set tags programming rnoti-p434.pdf
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```
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最后，可以通过papis进行编辑和导出：
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```shell
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$ papis open
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$ papis edit
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$ apis export --all --bibtex > mylib.bib
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```
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@ -0,0 +1,193 @@
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## 前言
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PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。
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我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以**搜索Github项目**[PyHubWeekly](Jackpopc/PyHubWeekly)，如果喜欢，麻烦给个Star支持一下吧。此外，**欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目**~
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本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：
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- **PandasGUI**
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- **Pippi**
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- **pylambdarest**
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- **Fixit**
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- **isort**
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下面分别来介绍一下上述5个GitHub项目。
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### PandasGUI
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学习Python数据分析，有2个工具包一定会被用到，分别是`numpy`和`pandas`。
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`pandas`可以说是Python数据分析中的神器，它可以在Python语言中实现很多SQL语句的功能。而且，还具备很多数据清洗和处理的附加功能。
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但是，对比于很多数据库工具，它有一点不好的地方就是，它在可视化方面做的很差。
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而**PandasGUI**的出现，让我大为经验，它能够直接把pandas的DataFrames进行可视化，让我们数据分析过程中对数据有一个更加清晰的认知。
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**安装**
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```shell
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$ pip install pandasgui
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或
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$ pip install git+https://github.com/adamerose/pandasgui.git
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```
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**用法**
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首先，创建一个简单的DataFrames：
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```Python
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import pandas as pd
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from pandasgui import show
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df = pd.DataFrame(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
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show(df)
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```
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如果你将代码作为脚本而不是在IPython或Jupyter中运行，则需要这样做：
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```Python
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show(df, settings={'block': True})
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```
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### Pippi
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从事计算机视觉，能够找到很多和图像处理相关的Python库。从事自然语言处理，NLP相关的工具包也是层出不穷。
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而音乐作为一种常见的多媒体形式，却鲜有相关的Python工具包。
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如果你想通过代码处理一段音乐，然后对它进行控制和调整，就会不知所措、无从下手。
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Pippi[3]就可以满足你的这个需求，它是一款用于Python的音乐处理库，它包含了一些方便的音乐数据结构，如SoundBuffer和Wavetable，使得处理音乐变得非常简单。除此之外，它还可以对音乐格式进行**转换**。
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```Python
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from pippi import dsp
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sound1 = dsp.read('sound1.wav')
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sound2 = dsp.read('sound2.flac')
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# Mix two sounds
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both = sound1 & sound2
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# Apply a skewed hann Wavetable as an envelope to a sound
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enveloped = sound * dsp.win('hann').skewed(0.6)
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# Or just a sine envelope via a shortcut method on the `SoundBuffer`
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enveloped = sound.env('sine')
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# Synthesize a 10 second graincloud from the sound,
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# with grain length modulating between 20ms and 2s
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# over a triangle shaped curve.
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cloudy = enveloped.cloud(10, grainlength=dsp.win('tri', dsp.MS*20, 2))
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```
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### pylambdarest
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当让你用Python写一个REST API接口时，大概率会想到Flask。
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而pylambdarest[4]是Flask之外一个非常不错的选择。
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它是一款轻量级的框架，用于使用AWS Lambda + API网关构建REST API。
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与大多数其他Python框架不同，它不提供任何路由功能，路由由API网关本身处理。
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下面通过一个示例来对于pylambdarest与其他工具包的不同之处，
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**其他工具包**
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```Python
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import json
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def handler(event, context):
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body = json.loads(event["body"])
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query_params = event["queryStringParameters"]
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path_params = event["pathParameters"]
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return {
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"statusCode": 200,
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"body": json.dumps({
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"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"
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})
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}
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```
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**pylambdarest**
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```Python
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from pylambdarest import route
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@route()
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def handler(request):
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body = request.json
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query_params = request.query_params
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path_params = request.path_params
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return200, {"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"}
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```
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当使用API网关和python Lambdas时，最常见的模式是由代理API网关资源触发一个唯一的Lambda。Lambda然后使用类似于Flask的框架来完成所有的路由。在API Gateway + Lambda上下文中，作者认为路由应该由API Gateway本身处理，然后将请求转发给针对每个资源或endoint的特定Lambda函数。
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### Fixit
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Fixit[5]是一个对Flake8进行补充的lint框架。它基于LibCST，这使得提供自动修复成为可能。通过模式匹配、测试工具包和实用工具助手(例如范围分析)，可以很容易地构建Lint规则。它是优化的效率，易于定制。
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**安装**
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```
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$ pip install fixit
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```
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通过配置fixit规则，可以对Python代码进行静态检查，能够有效的提升Python代码的质量。
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### isort
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Python是一门对语法要求相对宽松的编程语言，因此对于很多Python初学者来说这门语言非常简单。
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但是，Python中有很多约定成俗的规则，通过这个规则的约束和遵从，能够提升Python代码的可读性，降低维护成本。
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以Python代码中的`import`为例，就有一定的规则，内置模块、自定义模块、第三方模块的导入都是有一定顺序的。
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isort[6]就是针对Python中`import`部分自动规范化的工具包，通过使用isort，可以迅速按照规则调整模块导入部分。
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使用isort之前：
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```Python
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from my_lib import Object
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import os
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from my_lib import Object3
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from my_lib import Object2
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import sys
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from third_party import lib15, lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8, lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14
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import sys
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from __future__ import absolute_import
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from third_party import lib3
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print("Hey")
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print("yo")
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```
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使用isort之后：
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```Python
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||||
from __future__ import absolute_import
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import os
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import sys
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||||
from third_party import (lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8,
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lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14, lib15)
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||||
from my_lib import Object, Object2, Object3
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|
||||
print("Hey")
|
||||
print("yo")
|
||||
```
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Reference in New Issue